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高能千瓦级激光系统中的光束整形 - ...
摘要 在高能千瓦平均功率纳秒激光系统 Bivoj 中实现了一种基于硅空间光调制器上液晶的全自动故障安全光束整形系统。整形系统可校正系统前端的增益不均匀性和波前像差。通过整形，成功改善了前端输出处的光束强度分布和波前。由光束质量参数定义的光束均匀性提高了两到三倍。波前的均方根值提高了 10 倍以上。因此，来自第二个前置放大器的整形光束导致第一个主低温放大器输出处的光束轮廓得到改善。整形系统还能够创建非普通光束形状、在光束中印记交叉引用或屏蔽光束的某些部分。
面部整形手术中的人工智能 - Thieme Connect
摘要 从虚拟聊天助手到自动驾驶汽车，人工智能 (AI) 常常被誉为改变这一代人并将继续改变这一代人的技术。在其他行业广泛采用的应用中，其在医学领域的潜在应用正在得到越来越多的探索，电子健康记录中存在的大量数据以及对患者护理和工作流程效率的持续改进的需求为 AI 的实施提供了许多机会。事实上，AI 已经展示了协助完成文档、图像分类和手术结果预测等任务的能力。更具体地说，这项技术可以用于面部整形手术，该领域的独特特性非常适合特定的应用。然而，AI 并非没有局限性，在医学和面部整形手术中进一步应用 AI 必然伴随着对 AI 在医疗保健中的伦理影响和正确使用的讨论。在本文中，我们回顾了 AI 在面部整形手术中的当前和潜在用途，以及其伦理影响。
基于DT发生器的类裂变中子谱整形组件
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或保证其使用不会侵犯私有权利。本文中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
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整形外科中的人工智能
人工智能 (AI) 越来越多地被用作改进手术和诊断过程的工具。本研究探讨了 AI 在整形外科的主要应用，以及它的优势和挑战。AI 可以根据患者的个人特征定制治疗方案，以及通过分析医学图像尽早发现并发症并做出更主动的决策。此外，AI 可以提高诊断和手术的准确性，降低错误率并改善患者的治疗效果。然而，在整形外科中采用 AI 也带来了挑战，例如需要不断培训外科医生使用这些技术，以及担心患者数据的安全性。因此，外科医生必须意识到 AI 的优势和局限性，并能够负责任地将其融入到他们的工作中。
铁路运输自动化和遥测系统用集成微电子脉冲整形器
摘要：集成式微电子脉冲整形器应用于铁路自动化和遥测系统，对保证列车行车安全具有重要意义，可完全替代轨道和摆式发射机，根据微电子器件在生产过程中的原理和研究，给出了该装置的电路。实验证明，集成式微电子脉冲整形器在产生并行码时互不干扰。给出了基于贝叶斯方法计算的数值，诊断了该装置的可靠运行。并在实际车站将该装置接入实际运行系统，进行了实验验证。
用于鼻整形手术图像模拟的人工智能工具
摘要 在鼻整形术咨询期间，外科医生通常会创建预期结果的计算机模拟。人工智能模型 (AIM) 可以学习外科医生的风格和标准并自动生成模拟。本研究的目的是确定 AIM 是否能够模仿外科医生的标准来生成美容鼻整形手术的模拟图像。这是一项在 2019 年 11 月的鼻整形术会议期间对耳鼻喉科住院医生和专科医生进行的横断面调查研究。随机显示由外科医生和 AIM 创建的鼻整形术模拟的连续图像。参与者使用七点李克特量表来评估他们对所展示的模拟图像的同意程度，其中 1 表示完全不同意，7 表示完全同意。122 名医生中有 97 名同意参加调查。参与者和外科医生之间的平均一致性水平为 6（四分位距或 IQR 5 – 7）；参与者和 AIM 之间的平均一致性水平为 5（IQR 4 – 6），p 值 < 0.0001。68.4% 的时间（95% 置信区间或 CI 64.9 – 71.7），评估人员完全或部分同意 AIM 的模拟结果。77.3% 的时间（95% CI 74.2 – 80.3），他们完全或部分同意外科医生的模拟结果。AIM 可以模拟外科医生的审美标准，生成计算机模拟的鼻整形图像。这可以让患者在面对面咨询之前对鼻整形术的可能结果有一个真实的近似值。该研究的证据级别为 4。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
加利福尼亚州野火和生物多样性的空间重叠突出了非整形消防研究与管理中的差距
fi gu u r e 1加利福尼亚州土地覆盖构图，在过去的20年中，上面展示了巨型粉状。在这张地图中，土地覆盖物分为“针叶树”和“非核心”易火地覆盖类别。非核心土地覆盖物包括分组的“草地”，“硬木”和“灌木丛”土地覆盖类别。“ Urban”，“农业”和“沙漠”没有考虑进行分析，并未在地图中留下。Megafire周围（红色）定义为> 100,000英亩（n = 28），并从Calfire和Nifc数据库（2000-2020）获得。插图图（右上角）显示了迄今为止加利福尼亚州最大的纪录野火的8月复杂大火的烧伤图像。虽然被广泛认为是“森林大火”，但插图表明，八月的巨型群岛并非纯粹在针叶树中燃烧，而是构成了几种不同土地覆盖类型的混合物。南加州的Megafires主要在针叶树外燃烧，但对人们和基础设施构成了一些最大的威胁南加州的Megafires主要在针叶树外燃烧，但对人们和基础设施构成了一些最大的威胁